主要内容 一、为何要用结构方程模型? 二、结构模型原理 三、结构方程的建立 四、科研案例 五、结构方程的Amos实现

一、回归常识：概念公式，参数估计，假设检验 二、结构方程模型：图示，概念，公式 三、DASC操作：创建一个自己的结构方程模型 四、确定性算法：LISREL,PLS, 约束最小二乘解 五、多层多对象模型：图示，算法，DASC实现 六、构思完成论文：使用DASC创建一个SEM

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

【教学目的】熟悉验证性因子分析方法；理解研究问题与统计分析方法的匹配，熟悉各类统计分析技术；理解理论构建中的中介效应和调节效应，掌握中介 和调节效应检验技术；理解结构方程模型及其适用条件，掌握结构方程模型研究方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析；统计分析技术；中介和调节效应检验；

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第一节 研究问题与统计方法选择 第二节 调节效应与中介效应 第三节 结构方程模型

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